什麼是raft演算法？
raft是一種共識演算法，旨在替代paxos。 它通過邏輯分離比paxos更容易理解，但它也被正式證明是安全的，並提供了一些額外的功能。[1]raft演算法解決了什麼問題？raft提供了一種在計算系統集群中分布狀態機的通用方法，確保集群中的每個節點都同意一系列相同的狀態轉換。
單節點的資料的操作問題，很簡單，並不會出現資料不一致的問題，但是一旦涉及到多個節點，就無法確定究竟以哪乙個節點為準，也無法判斷應該去訪問哪個節點。而raft演算法就是用來保證分布式事務的一致性，保證在任何時候，客戶端來訪問的時候，獲取的資料都是一致的。
raft演算法的原理
raft演算法中，節點有三種狀態：
leader：領導節點
follower：跟隨節點
candidate：競選節點
服務啟動（以三個節點為例）
當服務啟動時，所有節點預設都是follower節點，因為這時候沒有leader，所以不會收到來自leader的心跳資訊，follower會變為candidate節點，表示參與競選leader節點，這時候每個節點都會開始倒計時，並記錄term（表示時鐘轉的圈數），倒計時的時間每個節點都是乙個一定範圍內的隨機數，所以，必定有乙個節點先倒計時結束，記這個節點為a，這時候該節點a會傳送投票資訊給其他節點，告訴其他兩個節點投他。
這時候，如果當另兩個節點都還未倒計時結束，那麼因為節點a已經結束，a（term=1），而另兩個節點的term=0，（raft演算法中以term大的節點資料為準），那麼另兩個節點會預設贊同a，並將票數給a，當a收到投票資訊後，發現有過半節點都投票給自己（包括了自己的一票），那麼a就會成為leader節點，並傳送訊息給另兩個節點，通知自己已經是leader了。而收到訊息的兩個節點，根據term進行判斷，確認已經選舉出leader，則自動變為follower節點。
節點資料同步
當leader選舉出來後，所有的事務請求都會發起給leader節點，然後leader將資料操作寫入節點日誌中，並傳送訊息通知follower節點，告訴他們要修改資料了，follower節點接收到通知後，也會把操作寫入自己節點的日誌中，並返回確認寫入訊息給leader，當leader收到返回訊息後，如果過半的節點都確認已經寫入日誌成功，才會把剛才的操作從日誌中讀取出來，並進行提交操作，這時候才是真的寫入資料成功，並且再次發起通知給follower節點，告訴他們可以提交資料了。
leader節點下線
當leader節點發生故障，導致下線，則無法傳送心跳資訊到follower節點。而follower會一直進行倒計時，這時候無法收到心跳資訊，則先結束倒計時的follower節點會進入candidate狀態，參與競選leader，當選出leader節點後，則可以正常提供服務。當剛才下線的leader節點重新上線後，因為已經有leader節點了，並且很顯然該節點的term比當前的leader節點的term小，所以這個原來leader節點會服從當前leader節點，變為follower節點。
原始碼分析
//todo
原文：
Raft演算法原理和解析
與paxos不同raft強調的是易懂，raft和paxos一樣只要保證n 2 1節點正常就能夠提供服務 raft把演算法流程分為三個子問題 2.follower 從節點 追隨者 日誌同步 剛啟動時候所有節點為follower狀態，響應leader的日誌同步請求，響應candidate請求，把請求到f...
Raft演算法原理和解析
raft演算法原理和解析 原創 小誠信驛站 最後發布於2019 06 20 12 50 58 閱讀數 622 收藏 展開與paxos不同raft強調的是易懂，raft和paxos一樣只要保證n 2 1節點正常就能夠提供服務 raft把演算法流程分為三個子問題 選舉 leader election 日...
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